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第七章GIS模型与建模 第一节GIS应用模型概述第二节二值模型第三节指数模型第四节回归模型第五节过程模型 1 第一节GIS应用模型概述 GIS应用模型的定义及分类GIS在建模中的作用空间分析与GIS应用模型的关系 目前 GIS的应用 已经从数据存储和检索查询 推进到以时空分析为主 正走向支持区域空间演化预测 动态模拟及其空间布局的优化发展 2 一GIS应用模型的定义和分类 1就是根据具体的应用目标和问题 借助于GIS自身的技术优势 使观念世界中形成的概念模型 具体化为信息世界中可操作的机理和过程 2作用 用一定程度的演化和抽象 通过逻辑演绎 把握各地理要素间的本质特征 相互关系及可视化显示 3 一GIS应用模型的定义和分类 3分类 1 根据研究对象的瞬时状态和发展过程 可分为静态 半静态和动态静态模型 分析地理现象及要素相互作用的格局 半静态模型 用于评价应用目标的变化影响 动态模型 用于预测研究目标的时空动态演变及趋势 4 一GIS应用模型的定义和分类 3分类 2 根据所表达的空间对象的不同 可分为数学模型 经验模型和混合模型 数学模型 基于理化原理的理论模型 应用数学分析方法建立的数学表达式 反映地理过程本质的理化规律 经验模型 基于变量之间的统计关系或启发式关系的模型 大部分通过数理统计方法和大量观测实验建立的模型 混合模型 基于原理和经验的混合模型 既有基于理论原理的确定性变量 也有应用经验加以确定的不确定性变量 5 二GIS在建模中的作用 GIS是可加工显示与集成不同数据源的工具 用GIS建立的模型可以基于矢量数据 也可是栅格数据甚至是对两类数据的综合 基于栅格和基于矢量的模型的差别并不排除建模者在建模过程中对两类数据的综合 GIS建模可在GIS环境以及其他建模程序结合 松散连接 紧密连接 6 三GIS与其他建模程序的结合 松散连接紧密连接嵌入 7 四建模过程 明确建模目的把模型分解成各种原色 定义各种元素的属性和它们之间的相互作用 流程图模型的应用与校准 8 五 空间分析与GIS应用模型的关系 空间分析是基本的 解决一般问题的理论和方法 而一般应用模型是很多的 是复合 复杂的 解决专门问题的理论和方法 它的解决应以空间分析的基本方法和算法模型为基础 GIS空间分析和应用模型可以看成是整体与局部的关系 9 第二节二值模型 定义步骤举例 10 一 定义及步骤 1 用逻辑表达式从组合要素图层或多重栅格中选择感兴趣的或符合条件的地图要素与分布范围 可当做数据查询的扩展2 输出结果也为二值模型 1为真 0为假 3 方法矢量 地图叠加运算 属性组合栅格 格网查询 11 一 矢量二值模型建立 12 方法 确立河流缓冲区 河流缓冲区与高度带地图叠加 在叠加地图上选择高度带为2的区域 二值输出 二 矢量二值模型应用 13 三 栅格二值模型建立 14 三 栅格二值模型应用示例 问题 植物潜在生存环境 在高度带2之内 据河流不超过200米数据高度带地图 grid 河流地图 grid 方法距离量测 FindDistanceMapquery二值输出 15 2020 3 20 16 一加权线性综合法 第三节指数模型 17 1 由组合地图和多个格网计算的指数值产生的等级地图 2 过程 1 评估变量的相对重要性 确定权重 2 每个指标进行标准化 视情况而做 有单位的值转为无单位的值 3 观测值进行分类并打分 打分的依据要统一 可规定为1 10的范围 从高到低或从低到高对应的情况要统一 4 指标值加权总和除以总权重并输出 注 第二 三个步骤不一定同时出现 具体情况具体分析 一加权线性综合法 18 一 基于矢量的指数模型建立过程 19 二 基于栅格的指数模型建立过程 7 21 32 49 1 3 4 5 0 6 1 8 2 4 3 0 0 6 1 3 4 2 1 3 4 2 0 2 0 6 0 8 0 4 0 2 45 57 63 31 3 4 5 2 0 6 0 8 1 0 0 4 0 2 1 4 3 2 4 2 3 8 20 二其它方法 加权线性合成不能处理两个要素间的相互依赖性权重的确定 21 三指数模型应用 适宜性分析和脆弱性分析 22 四GIS求解适宜性问题的一般过程 包括目的导向分析和数据导向操作两个过程 目的导向分析 是将要解决的问题与专业知识相结合 从问题开始 一步步推导出解决问题所需要的原始数据 精度标准 模型的逻辑结构和方法步骤 数据导向操作 是将已经形成的模型逻辑结构与GIS技术相结合 从各类数据开始 一步步将数据转换为问题的答案 必要时还需要进行反馈和修改 直到取得满意的结果 最后以图形或图表的形式输出结果 23 四GIS求解适宜性问题的一般过程 24 1通常创建适宜性地图需要的步骤 输入数据 确定需要哪些数据集作为输入派生数据 从现存数据派生出新数据以获得新信息重分类各数据集 用同一等级体系 例如 1 10 对每个数据集重分类 给适宜性较高的属性赋较高的值赋权重各数据集 必要的话给在适宜性模型中影响较大的数据集赋较高权重 然后合并各数据集以寻找适宜位置 25 作业 设某项应用为核电站选址 要求核电站临近海湾 交通便捷 地形坡度小于5度 地质条件安全 并避开居民区 26 第四节回归模型 建立因变量和多个变量之间的关系 可用于预测和评估通过地图叠加运算进行实现线性回归 通过xi的值预测y的值 对数回归 因变量是类别数据和自变量是类别数据或数值变量指数回归 因变量为二值而自变量为类别或数值类型数据并非所有的GIS软件都提供回归模型计算 27 第四节回归模型示例 积雪量模拟SWE a bXCol cXRow dXHeight松鼠生活环境适宜性模型Y 0 002 H 0 228 Slope 0 685 C1 0 433 C2 0 481 C3 0 009 AspectEW概率分布 p 1 1 exp Y 灰狼适宜生存环境与空间分布Logit p 6 5988 14 6189 R R为道路密度 出现狼的概率 p 1 1 elogit p 28 第五节过程模型 关于现实世界环境过程的知识综合成

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